KR100258065B1 - 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의검출 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법에 관한 것으로서, 고역 필터와 저역 필터로 구성된 다단계의 웨이브렛 필터 뱅크를 이용하여 과도 상태의 전압 및 전류에 대한 웨이브렛 변환을 실시하는 제 1 단계와, 상기 다단계의 웨이브렛 필터 뱅크의 필터중 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지 확인하는 제 2 단계와, 상기 제 2 단계의 확인 결과 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 1선 지락 사고를 검출한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출하여 고장점을 추정하며, 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 없으면, 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지의 여부를 확인하는 제 3 단계와, 상기 제 3 단계의 확인 결과 상기 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 고저항 지락 사고를 검출한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출하고, 그 기본파의 임피던스 궤적을 수행하여 고장점을 추정하는 제 4 단계로 구성되어, 고저항 지락 사고가 발생한 경우, 이를 검출하여 그 사고 구간을 차단시킴으로써, 광역정전이 야기되는 현상을 방지한다는 장점이 있다.
Description
본 발명은 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법에 관한 것으로서, 특히, 임의의 변전소에서 인출되는 직접 접지 계통 특고압 송전선로에서 고저항 지락 사고가 발생하였을 경우, 과도상태의 전압·전류 데이터에 대한 웨이브렛(Wavelet) 변환 신호분석을 통하여 고저항 지락 사고를 검출하도록 하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법에 관한 것이다.
현재 전력 계통에서 송전선로 지락 사고를 보호하기 위한 보호 계전 방식으로는 지락 거리 계전기를 사용하고 있다.
그러나, 이러한 보호 계전 시스템은, 송전선로에서 크레인 등 중장비와 수목 등과 같은 이물질이 전력선에 접촉하여 발생하는 고저항 지락 사고의 경우, 아주 미소한 지락 고장 전류 때문에, 해당 변전소의 송전선로 보호용 지락 거리 계전기가 사고를 감지·검출하지 못하는 사례가 발생하고 있다.
그로 인하여 후단의 변전소에 설치되어 오버리치(Overreach)하는 지락 거리 계전기(Zone-3)가 동작하거나 주 변압기 보호계전기인 방향성 지락 과전류 계전기(DOCGR)가 동작하여 변전소가 무압이 되면서 광범위 정전 및 사고 파급을 초래하고 있는 실정이다.
따라서, 이러한 고저항 지락 사고를 검출하기 위한 연구가 국내·외에서 많이 시도되고 있으나 주로 22.9kV급(배전선로)에 국한되고 있으며 송전선로에 대한 대책은 뚜렷한 묘책이 없는 실정이다.
한편, 이러한 고저항 지락 사고를 검출하기 위해 사용되는 방법은, 송전선로 고장발생시 생성되는 전압·전류 신호를 분석하는 방법중에서, 신호를 여러 주파수들로 구성된 정현파 함수로서 분석하는 퓨리에 변환을 일반적으로 사용하고 있다.
그러나, 이러한 퓨리에 변환은 고저항 지락 사고와 같은 과도특성 및 고정되지 않는(nonstationary) 특성을 갖는 전력계통 사고에 대한 신호분석시 특정한 사고발생시점을 알 수 없고, 상기 고정되지 않는(nonstationary) 신호 분석을 좋게 하기 위하여 많은 샘플링과 긴 시구간을 필요로 하기 때문에 고저항 지락 사고와 같은 과도상태 신호분석에는 효율적인 분석방법이 되지 못하고 있다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 단점을 해결하기 위해, 특고압 송전선로에서 고저항 지락 사고가 발생한 경우, 과도상태의 전압·전류에 대하여 웨이브렛(Wavelet) 변환 기법을 이용한 신호분석을 수행하여 그 사고 지점을 검출하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법을 제공하고자 한다.
본 발명에서 제공하는 고저항 지락 사고의 검출 방법은 고역 필터와 저역 필터로 구성된 다단계의 웨이브렛 필터 뱅크를 이용하여 과도 상태의 전압 및 전류에 대한 웨이브렛 변환을 실시하는 제 1 단계와, 상기 다단계의 웨이브렛 필터 뱅크의 필터중 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지 확인하는 제 2 단계와, 상기 제 2 단계의 확인 결과 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 1선 지락 사고를 검출한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출하여 고장점을 추정하며, 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 없으면, 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지의 여부를 확인하는 제 3 단계와, 상기 제 3 단계의 확인 결과 상기 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 고저항 지락 사고를 검출한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출하고, 그 기본파의 임피던스 궤적을 수행하여 고장점을 추정하는 제 4 단계로 구성된다.
도 1a는 퓨리에 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프,
도 1b는 단시간 퓨리에(STFT) 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프,
도 1c는 웨이브렛 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프,
도 2는 웨이브렛의 스케일(scale)에 대한 그래프,
도 3은 웨이브렛의 위상 천이(shift)에 대한 그래프,
도 4는 웨이브렛 필터 뱅크에 대한 구성도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고의 검출 및 고장점 추정 방법에 대한 흐름도,
도 6은 고저항 지락 사고시 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 7은 고저항 지락 사고시 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 8은 완전 지락 사고시 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 9는 완전 지락 사고시 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 10은 캐패시터 스위칭 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 11은 캐패시터 스위칭 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고 판별 알고리즘에 대한 흐름도,
도 13은 고저항 지락 사고 검출에 사용되는 마더 웨이브렛을 선정하기 위한 비교표.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 방법을 좀 더 상세히 설명하고자 한다.
도 1a는 퓨리에 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프이고, 도 1b는 단시간 퓨리에(STFT) 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프이고, 도 1c는 웨이브렛 분석 방법의 분석 영역에 대한 그래프이고, 도 2는 웨이브렛의 스케일(scale)에 대한 그래프이고, 도 3은 웨이브렛의 위상 천이(shift)에 대한 그래프이고, 도 4는 웨이브렛 필터 뱅크에 대한 구성도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고의 검출 및 고장점 추정 방법에 대한 흐름도이고, 도 6은 고저항 지락 사고시 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 7은 고저항 지락 사고시 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 8은 완전 지락 사고시 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 9는 완전 지락 사고시 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 10은 캐패시터 스위칭 전압의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 11은 캐패시터 스위칭 전류의 웨이브렛 변환 결과에 대한 타이밍도이고, 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고 판별 알고리즘에 대한 흐름도이다.
도 1은 전력 계통 고장 분석을 위한 각종 신호분석 방법들의 분석 영역을 비교하고 있다.
도 1a는 퓨리에 분석에 대한 도면으로서, 도 1a에 나타난 바와 같이, 퓨리에 분석은 임의의 신호가 주파수 영역으로 변환될 때 시간 영역에 대한 정보가 손실된다는 단점을 가지고 있다. 따라서 퓨리에 변환시에는 특정한 사고가 어느 시점에서 발생하는지 정확히 알 수 없다.
도 1b는 단시간 퓨리에 분석(STFT:Short-Time Fourier Transform)에 대한 도면으로서, STFT 방법은 신호분석을 국부화시키기 위해서 윈도우 개념을 사용하는데, 도 1b에 나타난 바와 같이, 신호를 시간과 주파수의 2차원 함수로 분석한다. 따라서, 어느 시점에서 그리고 어떤 주파수에서 고장이 발생했는지 알 수 있으나 일정한 크기의 윈도우를 사용하기 때문에 제한된 범위의 정확도만을 제공한다.
한편, 도 1c는 웨이브렛 분석에 대한 도면으로서, 도 1c에 나타나 바와 같이 웨이브렛 분석은 분석영역의 크기가 가변되는 윈도우를 사용한다. 즉, 저주파수 영역의 정보를 원하는 곳에서는 긴 시구간 윈도우를 사용하고, 고주파수 영역의 정보를 원하는 곳에서는 짧은 시구간 윈도우를 사용한다. 따라서, 이러한 웨이브렛 분석을 사용하면, 과도신호에 대한 국부화된 신호분석을 수행할 수 있다는 장점이 있다.
상기 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고 검출 기법의 원리를 다음에 설명하였다.
먼저, 도 2와 도 3은 웨이브렛 변환 함수를 설명하는 도면으로서, 웨이브렛 변환은 마더 웨이브렛을 스케일(scale)하고, 이동(shift)시켜 만들어진 가변 윈도우로 분석을 수행하게 되며 이들 가변 윈도우를 웨이브렛이라 부른다.
이 때, 마더 웨이브렛(Ψa,b(t))은 대부분 짧고 진동적인 함수로서, 평균값이 0이고 양쪽 끝에서 급격히 감쇄하는 형태를 가지며, 그 수식은 수학식 1에 나타나 있다.
여기서 a는 스케일(scale) 성분을 나타내고 b는 이동(shift) 성분을 나타낸다.
이 때, 도 2는 상기 웨이브렛의 스케일(scale)에 대한 도면이고, 도 3은 상기 웨이브렛의 이동(shift)에 대한 도면으로서, 도 2를 참조하면, 웨이브렛은 스케일(scale) 성분이 작아질수록 압축되어지며 스케일(scale) 성분이 커질수록 팽창되며, 도 3을 참조하면, 이동(shift)은 웨이브렛을 지연시킴으로서 분석 윈도우를 이동시킨다.
어떤 신호에 대해 정확한 웨이브렛 분석을 수행할 때, 일반적으로 모든 스케일(scale)에서 웨이브렛 계수를 계산하는 것이 바람직하지만, 여러 단계의 웨이브렛 변환을 수행하게 되면 엄청나게 많은 양의 데이터가 산출되고 분석시간도 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 이러한 단점을 개선하고, 웨이브렛에 의한 분석을 효율적으로 수행하기 위해 2의 멱승 형태에 기초한 스케일(scale)과 이동(shift)을 선택하며, 이러한 분석은 이산 웨이브렛 변환을 통해서 구현된다.
수학식 2에 이산 웨이브렛 변환(Da,b)이 나타나 있다.
여기서, 스케일(scale)을 나타내는 변수는 a0 m이고 이동(shift)을 나타내는 변수는 na0 m이다. 한편, 은 마더 웨이브렛과 같은 크기의 에너지를 유지시키기 위한 에너지 정규화 성분이다.
또한, 웨이브렛의 approximation(A)은 신호의 저주파 성분을 나타내고 detail(D)은 고주파 성분을 나타낸다. 따라서, 이산 웨이브렛의 수행과정은 고역 필터와 저역 필터를 사용하는 2가지 필터링의 개념으로 확장될 수 있다. 웨이브렛의 다분해능은 신호를 여러 형태의 고역 필터 성분들로 나누기 위해서 웨이브렛 필터 뱅크를 사용하는데, 이러한 웨이브렛 필터 뱅크에 대한 구성도가 도 4에 나타나 있다.
도 4를 참조하면, 웨이브렛 필터 뱅크는 다수의 고차 필터(D1, D2, D3,…,Dn)와 저차필터(A1, A2, A3,…,An)로 구성된 필터뱅크(41, 42, 43)의 형태로 웨이브렛 변환을 반복하게 된다. 이 때, 각 필터링을 통해서 얻어지는 데이터의 양을 감소시켜 신속한 계산을 수행하기 위하여 다운 샘플링(Downsampling)을 수행하며, 원신호 S는 수학식 3과 같이 재구성될 수 있다.
한편, 마더 웨이브렛은 다양하고 많은 종류가 있으나 고저항 지락 사고의 검출에 적합한 마더 웨이브렛을 선정하는 것이 중요하다. 마더 웨이브렛의 종류에는 haar 웨이브렛, daubechies 웨이브렛, biorthogonal 웨이브렛, coiflets 웨이브렛, symlets 웨이브렛, morlet 웨이브렛, Mexican Hat 웨이브렛, Meyer 웨이브렛 등 여러 종류가 있으며 각 웨이브렛은 길이와 특성에 따라 여러 종류로 분류될 수 있다. 이와같은 여러 종류의 다양한 마더 웨이브렛을 고저항 지락 사고 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과는 도 13과 같고, 상기 도 13에 의해 고저항 지락 사고 분석에 적절한 마더 웨이브렛을 선정할 수 있었다.
도 13에서 진하게 표시된 부분은 고저항 지락사고에서 발생하는 과도 아크 파형의 고역 필터링이 우수하여 고장의 빠른 검출이 가능하고, 이때의 웨이브렛 계수값이 다른 웨이브렛 분석 결과보다 크기 때문에 분석의 신뢰도를 증가시킬 수 있는 마더 웨이브렛을 의미한다.
이 때, Haar 마더 웨이브렛은 불연속적인 점의 위치를 가장 정확하고 빠른 시간에 검출할 수 있는 특징을 갖지만 고저항 지락사고의 전압과 전류검출에는 적합하지 않다.
도 13에서, db는 daubechies 웨이브렛을, bior는 biorthogonal 웨이브렛을, coif는 coiflets 웨이브렛을, sym은 symlets 웨이브렛을 의미하며, 상기 db4는 짧은 시간동안 발생하는 과도 파형의 검출에 가장 적합하게 사용될 수 있는 웨이브렛으로서 전력계통에 가장 일반적으로 적용되는 마더 웨이브렛이다.
이 때, 웨이브렛 분석의 효율성을 높이기 위해서는 2가지 측면을 고려해야하는데, 먼저, 고장 발생 시점의 빠른 검출을 위해서는 최고역 필터의 길이가 짧아야 하며, 60㎐ 성분을 추출하기 위해서는 60㎐ 영역을 확실하게 포함하는 저역 필터가 필요하다.
원신호에 대한 웨이브렛 분석을 3, 4, 5 단계에 거쳐 수행할 경우, 저역 웨이브렛이 포함하는 주파수 영역을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 3단계의 웨이브렛 변환을 수행할 경우에 A3은 60㎐ 성분을 완전하게 포함하지만 2, 3, 4, 5고조파를 포함하고 있으며, 4단계의 웨이브렛 변환을 수행할 경우 A4는 60㎐ 성분을 대부분 포함하고 2고조파와 3고조파를 약간을 포함한다. 그리고, 5단계의 웨이브렛 변환을 수행할 경우 A5는 60㎐ 성분과 2고조파를 약간 포함하지만 60㎐ 성분이 D5에 너무 많이 포함되어 있다.
즉, 상기와 같이, 3단계, 4단계 및 5단계의 어떤 웨이브렛 변환을 수행할 지라도 최적으로 60㎐를 검출하기는 어렵다.
이와 같이 저역 웨이브렛 필터들의 주파수 분석 결과만으로는 기본파의 추출에 적합한 단계수를 결정할 수 없기 때문에, 고저항 지락 사고시 발생하는 입력전압과 입력전류을 분석할 때, 퓨리에 분석을 사용하였으며, 그 결과, 계전점 전압과 전류는 기수 고조파 성분들만을 함유하고 있음을 확인하였다.
즉, 2고조파 성분은 많이 포함하지만 3고조파 성분은 거의 포함하지 않는 4단계 분석에서 기본파 성분이 가장 확실하게 추출될 수 있음을 확인한 것이다. 물론, 약간의 3고조파 성분으로 인한 오차가 발생하겠지만, 그 오차는 A4의 기본파 크기에 비해 매우 작은 값이고 계전점 전압과 전류의 3고조파 성분도 기본파 크기에 비해 매우 작기 때문에 고저항 지락사고 검출에 거의 영향을 미치지 못한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고의 검출 및 고장점 추정 방법에 대한 흐름도로서, 이 때, 고저항 지락 사고가 발생하면 전압은 구형파의 특성이 나타나고 전류는 아크특성이 나타나는데, 이러한 특징들은 웨이브렛 변환시 각 단계마다 일정한 계수값으로 나타나며, 매주기마다 반복되는 웨이브렛 변환의 계수값은 일반적인 스위칭현상이나 과도현상과는 구별되는 특징으로, 도 5에 나타난 방법은 이러한 계수값을 이용하여 1선지락 사고 또는 고저항 지락 사고를 검출 하였다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 고저항 지락 사고의 검출 및 고장점 추정 방법은 먼저, EMTP(Electro Magnetic Transients Program)를 이용하여 고장을 발생(s501)시키고, 그 전압과 전류에 대한 웨이브렛 변환(s502)을 실시하여, 그 변환값에서 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지 확인(s503)한다.
상기 확인(s503) 결과 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 1선 지락 사고를 검출(s504)한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출(s505)하여 고장점을 추정(s510)하며, 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 없으면, 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지의 여부를 확인(s506)한다.
그리고, 상기 확인(s506) 결과 상기 1단계 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 고저항 지락 사고를 검출(s507)한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출(s508)하고, 그 기본파의 임피던스 궤적을 수행(s509)하여 고장점을 추정(s510)한다.
한편, 이와 유사현상으로 고려되는 캐패시터 스위칭이나 라인 스위칭으로 발생되는 과도현상은 2.5주기 이내에서 소멸되므로 고저항 지락 사고와는 명확히 구별된다.
도 6 및 도 7은 고저항 지락 사고시 계전점 전압을 웨이브렛 변환한 결과로서, 도면내의 (a)는 입력전압, (b)∼(f)는 분석과정의 D1∼A4 성분을 나타낸다. 도 7(b)를 보면, 고저항 지락 사고시, 전류의 1단계 웨이브렛 변환 결과인 D1 계수값은 일정 주기를 두고 반복적으로 나타난다.
또한, 도 8 및 도 9는 고저항지락이 아닌 완전지락사고시 전압과 전류의 웨이브렛 변환결과로서, 도 9의 (b)를 보면 D1 계수값은 상기 고저항 지락 사고시와는 달리 고장이 발생한 지점에서만 계수값이 존재하므로 상기 고저항 지락 사고와 구분이 명확하다.
그리고, 도 10 및 도 11은 고저항 지락 사고 현상과 유사한 형태인 캐패시터 스위치 조작시 발생되는 전압과 전류의 웨이브렛 변환 결과로서, 도 10 또는 도 11의 (b)를 보면, 캐패시터 스위치 조작시 D1 계수값은 캐패시터 스위칭이 발생하는 시점부터 2∼2.5 주기정도 감쇄 진동하면서 0으로 수렴해갔다. 이러한 특성은 고저항 지락 사고와 구별되는 특징으로 고장판별에 중요한 요인으로 작용한다.
웨이브렛(Wavelet) 변환과정을 통한 4단계의 웨이브렛 분석을 수행하면, 도 6 내지 도 11에 나타난 것과 같은 전압과 전류의 5가지 계수값을 얻게 되는데, 이들 계수값 중에서 전류의 D1 계수값이 고저항 지락 사고의 고장검출에 사용된다.
이와 같이 D1 계수값이 다른 계수값들보다 고장검출에 유용한 이유는 첫째로, 고장점이 가변되면 D2 성분의 크기는 시간적으로 심한 변동이 생겨 고장발생 시점의 국부화된 분석을 할 수 없지만, D1 성분은 고장점이 가변되어도 시간적인 변동없이 일정한 형태를 나타내기 때문이며, 둘째, 전압의 구형파 특성보다는 전류의 아크 특성이 더욱 분명하고 일정한 형태로 D1 성분에 나타나기 때문이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 고저항 지락 사고 판별 알고리즘에 대한 흐름도로서, 도 12를 참조하여 본 발명의 고저항 지락 사고 판별 알고리즘을 설명하면, 먼저, 전류의 입력(s601)을 받아, 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)와, 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)를 초기화(s602)한 후, 상기 전류의 1단계 고역 필터 성분을 계산(s603)하고, 상기 계산된 전류의 1단계 고역 필터 성분에 대한 한 주기를 합한 값이 50을 넘는지를 확인(s604, s605)한다.
상기 확인 결과, 전류의 1단계 고역 필터 성분에 대한 주기를 합한 값이 50을 넘으면, 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 값을 1증가(s606)시키고, 그 값(count)이 160이상 (s607)이면, 고저항 지락 사고로 판별(s608)한 후, 트립(trip) (s609)한다.
한편, 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 값이 160이하이면, 상기 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)값을 1 증가시켜(s612) 그 값(limit)이 196 이상(s613)이면, 스위칭 현상으로 파악(s614)하고, 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)와 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)값을 초기화(s615)한 후, 전류의 D1성분 계산하는 단계(s603)으로 돌아간다.
그리고, 상기 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit) 값이 196이하(s613)이면, 데이터를 한주기 이동(s611)한 후, 상기 전류의 D1성분 계산 단계(s603)로 돌아간다.
이를 다시한번 설명하면, 웨이브렛 변환 결과인 전류 D1 계수의 한주기를 합한 값이 50을 넘는 경우(s601 내지 s605) 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)를 하나 증가(s606)시키고, 그 값(count)이 점점 증가하여 160을 넘을 때(s607) 고저항 지락 사고로 판별(s608)하는 것이다.
한편, 스위칭 현상이 발생하면 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)값이 160에 이르지 못하나 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)값은 계속 증가되어 그 값(limit)이 196이 넘게 될때 상기 두 변수(count 및 limit)를 0으로 초기화(s612 내지 s615)시킨다. 이 때, 상기 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)는 다음 번 스위칭이 발생할 때 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 누적으로 인한 고장인식을 막기 위한 변수이다.
따라서, 고저항 지락 사고는 다른 사고 및 유사 현상들과 분명히 구별된다.
이와 같은 본 발명은 직접 접지 계통의 특고압 송전 선로에서 고저항 지락 사고가 발생한 경우, 이를 검출하여 그 사고 구간을 차단시킴으로써, 건전한 계통으로 고장이 파급되어 광역정전이 야기되는 현상을 방지한다는 장점이 있다.
Claims (4)
- 고역 필터와 저역 필터로 구성된 다단계의 웨이브렛 필터 뱅크를 이용하여 과도 상태의 전압 및 전류에 대한 웨이브렛 변환을 실시하는 제 1 단계와,4차 웨이브렛 변환에 의한 계수값을 이용하여 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지 확인하는 제 2 단계와,상기 제 2 단계의 확인 결과 저역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 1선 지락 사고를 검출한 후, 상기 4차 웨이브렛 변환에 의한 계수값에 대한 기본파를 추출하여 고장점을 추정하며, 상기 4단계 저역 필터를 통해 검출된 신호가 없으면, 1차 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있는지의 여부를 확인하는 제 3 단계와,상기 제 3 단계의 확인 결과 상기 1차 고역 필터를 통해 검출된 신호가 있으면, 그 신호에 의해 고저항 지락 사고를 검출한 후, 상기 4단계 저역 필터의 계수값에 대한 기본파를 추출하고, 그 기본파의 임피던스 궤적을 수행하여 고장점을 추정하는 제 4 단계로 구성된 것을 특징으로 하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 4 단계는고저항 지락 사고의 검출을 위해고저항 지락 사고 판별용 변수(count)와, 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)를 초기화는 제 5 단계와,전류의 1단계 고역 필터 성분을 계산하는 제 6 단계와,상기 제 6 단계에서 계산한 전류의 1단계 고역 필터 성분에 대한 한 주기를 합한 값이 50을 넘는 경우 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 값을 1증가시키는 제 7 단계와,상기 제 6 단계 및 제 7 단계를 반복 수행하여 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 값이 160을 넘으면, 고저항 지락 사고로 판별하는 제 8 단계로 구성된 것을 특징으로 하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법.
- 제 2 항에 있어서,상기 제 7 단계는상기 제 6 단계에서 계산한 전류의 1단계 고역 필터 성분에 대한 한 주기를 합한 값이 50을 넘지 않는 경우 상기 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)의 값을 1증가시킨 후, 데이터를 이동시켜 1 단계 고역 필터 성분에 대한 새로운 한 주기를 선택하고, 상기 제 6 단계 이후의 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법.
- 제 2 항에 있어서,상기 제 8 단계는상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count)의 값이 160을 넘지 않는 경우, 상기 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)의 값을 1증가시켜 그 값이 196이상이면, 상기 고저항 지락 사고 판별용 변수(count) 및 고저항 지락 사고의 오판 방지용 변수(limit)를 0으로 초기화한 후, 상기 제 6 단계 이후의 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 웨이브렛 변환을 이용한 고저항 지락 사고의 검출 방법.
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